Available courses

Спеціальність: 051 Економіка (Економічна кібернетика). ОС: Бакалавр. Семестр: 6. ЄКТС: 4.
Викладач: Жерліцин Дмитро Михайлович - професор кафедри економічної кібернетики.
Автори: Жерліцин Дмитро Михайлович, Скрипник Андрій Васильович - професори кафедри економічної кібернетики.
Анотація: Дисципліна «Прикладна економетрика» відноситься до вибіркової складової ОПП «Економічна кібернетика» та спрямована на поглиблення знань та навичок економетричного аналізу соціально-економічних процесів. Матеріали дисципліни базуються на результатах вивчення дисципліни «Економетрика». Розглянуто багатофакторні економетричні моделі. Мультиколінеарність та гетероскедоксичність: методи оцінки та подолання. Моделі групування та класифікації. Моделі штучних змінних та логістична регресія. Основи кластерного аналізу. Метод k-середніх та ієрархічна кластеризація. Моделі часових рядів та особливості їх застосування в економіці. Сучасне програмне забезпечення для проведення економетричного аналізу.

Спеціальність: 051 Економічна кібернетика. ОС: Бакалавр. Семестр: 5. ЄКТС: 5.
Автори: Жерліцин Дмитро Михайлович - професор кафедри економічної кібернетики; Негрей Марина Володимирівна - доцент кафедри економічної кібернетики; Тужик Катерина Леонідівна - доцент кафедри економічної кібернетики; Костенко Інна Сергіївна - асистент кафедри економічної кібернетики.
Анотація: Дисципліна «Економетрика» передбачає постановку задач, що пов’язані з оцінкою і прогнозуванням економічних процесів з використанням методів регресійного аналізу. Матеріал курсу забезпечує оволодіння студентами фундаментальними знаннями з проведення кількісного оцінювання тверджень (гіпотез) економічної теорії на основі емпіричних статистичних даних з використанням математичних методів та моделей. Передбачається засвоєння практичних аспектів використання економетричного апарату в різних сферах економіки.
Робоча програма


Спеціальність: 051 Економіка (Економічна кібернетика). ОС: Магістр. Семестр: 1. ЄКТС: 4.
Автор: Скрипник Андрій  Васильович, завідувач кафедри економічної кібернетики, професор.
Анотація: Дисципліна формує компетентності з прикладного використання економетричних методів та моделей у наукових дослідженнях магістрів.

Галуль знань: 01 Освіта; 03 Гуманітарні науки; 09 Біологія; 10 Природничі науки; 12 Інформаційні технології; 13 Механічна інженерія; 14 Електрична інженерія; 15 Автоматизація та приладобудування; 16 Хімічна та біоінженерія; 18 Виробництво та технології; 20 Аграрні науки та продовольство; 21 Ветеринарна медицина; 28 Публічне управління та адміністрування. ОС: PhD (доктор філософії). Семестр: 1. ЄКТС: 3 або 4 (в залежності від ОНП).
Лекцій - 10 год. Практичні - 20 год. Самостійна робота - 60 або 90,  год. Всього 90 або 120 год.

Викладачі: Жерліцин Дмитро Михайлович, доктор економічних наук, професор; 

Розробник: Скрипник Андрій Васильович - доктор економічних наук, професор.



Галузь знань: 01 Освіта; 09 Біологія; 10 Природничі науки; 12 Інформаційні технології; 13 Механічна інженерія; 14 Електрична інженерія; 15 Автоматизація та приладобудування; 16 Хімічна та біоінженерія; 18 Виробництво та технології; 20 Аграрні науки та продовольство; 21 Ветеринарна медицина. ОС: Доктор філософії. Семестр: 1. ECTS: 4.
Розробники:

Жерліцин Дмитро Михайлович - завідувач кафедри економічної кібернетики

Лахно Валерій Анатолійович - професор, завідувач кафедри комп’ютерних систем і мереж;

Осипова Тетяна Юріївна - доцент кафедри комп’ютерних систем і мереж.
Викладач: Жерліцин Дмитро Михайлович - завідувач кафедри економічної кібернетики
Курс призначений для аспірантів першого року навчання.

Спеціальність: 122 Комп’ютерні науки (•Інформаційні управляючі системи та технології; •Комп'ютерний еколого-економічний моніторинг). ОС: Магістр. Семестр: 1. ECTS: 4.
Викладач: Жерліцин Дмитро Михайлович, д-р екон. наук, професор, професор кафедри економічної кібернетики; Наконечна Катерина Віталіївна, канд. екон. наук, доцент, доцент кафедри економічної кібернетики
Анотація: Метою курсу є формування та систематизація знань студентів з основ статистичного аналізу даних, вмінь працювати з сучасними моделями математичної статистики, опанування методів математичної статистики та інструментів їх реалізації зі застосуванням сучасних інформаційних комп'ютерних технологій.

Вибіркова дисципліна із загально­університетського списку
ОС: Бакалавр. Семестр: 7. ЄКТС: 4.
Форма контролю: Залік.
Лектор: Жерліцин Дмитро Михайлович, д.е.н., професор, завідувач кафедри економічної кібернетики.
Анотація: Дисципліна «Фінансові технології, біткоїн та ринок криптовалют» націлена на послідовне оволодіння студентами сучасними фінансовими технологіями. Розглядаються загальні ознаки технологій, що модернізують фінансові послуги і продукти. Сучасні сервіси онлайн платежів та переказів. Перекази між фізичними особами (P2P). Хмарні каси та сматр-термінали. Споживче та бізнес кредитування, кредитний скоринг на базі смарт технологій. Он-лайн фінансові ринки криптовалют, інтернет-брокери. Технології технічного та фундаментального аналізу ринків віртуальних фінансових активів. В результаті вивчення дисципліни студент набуває здібностей: застосовувати сучасні моделі та методи інвестиційного менеджменту для обґрунтування управлінських рішень; використовувати сучасні фінансові технології у бізнесі та особистій діяльності; реалізувати принципи інформаційної безпеки економічних систем; проводити операції з онлайн торгівлі цифровими фінансовими активами.

Спеціальність: 051 Економіка (Економічна кібернетика). ОС: Бакалавр. Семестр: 6. ЄКТС: 5.
Викладач: Жерліцин Дмитро Михайлович - професор кафедри економічної кібернетики.
Анотація: Дисципліна «Фінансові технології та інтернет торгівля» націлена на послідовне оволодіння студентами сучасними фінансовими технологіями. Розглядаються загальні ознаки технологій, що модернізують фінансові послуги і продукти. Сучасні сервіси онлайн платежів та переказів. Перекази між фізичними особами (P2P). Хмарні каси та сматр-термінали. Сучасні технології управління капіталом: фінансове планування, алгоритмічна біржова торгівля, сервіси цільових накопичень. Он-лайн фінансові ринки: криптовалют та форекс. Технології технічного та фундаментального аналізу фінансових ринків. Моделі та методи формування інвестиційних стратегій на фінансових ринках. Інформаційне забезпечення інтернет торгівлі на фінансових ринках. Елементи машинного навчання для обгрунтування стратегій інтернет торгівлі. 

ЕНК призначений для підготовки фахівців ОС "Магістр" спеціальності Економічна кібернетика

Спеціальність: 051 Економіка. Спеціалізація: Економічна кібернетика. ОС: Магістр. Семестр: 2. ECTS: 3.

Анотація: У курсі розглядаються питання вивчення основних принципів роботи в середовищі R, орієнтованих на застосування сучасних наукових методів, моделей та засобів інформаційних технологій. Передбачається набуття вмінь створення, використання й адаптації моделей в R.

Спеціальність: 051 Економіка (ЕкК). ОС: Бакалавр. Семестр: 5. ECTS: 3.
Автор: Жерліцин Дмитро Михайлович - професор кафедри економічної кібернетики.
Анотація: Курс орієнтований на формування системи теоретичних знань і практичних навичок аналізу економічної інформації з мовою аналітичного програмування R. Передбачено опанування синтаксису, основних принципів роботи базових та статистичних функцій R. Передбачається набуття вмінь одо створення, використання аналітичних наборів даних з R, автоматизації процесів збирання та статистичного оброблення економічної інформації.

Навчальний курс охоплює основні питання управління інвестиційною діяльністю підприємства. Він містить теоретичну базу управління інвестиціями, сутність, мету й функції інвестиційного менеджменту, його методологічні системи та методичний інструментарій.